夜雨聆风汇匠源 & 建圣软件创始人 · 曾带 30 人团队做到年产值 2000 万，现在重新出发——用 1 年时间跑通 1 个可复制的 AI 商业场景，打造年产值 100 万的软件服务模型。关注我，看创业实操与真实成长。
最近有朋友问我们在做哪些 AI 项目。说实话，没有什么大项目，都是很实际的小场景。分享我们交付的第一个 AI 工具——「盯标」AI 招标信息收集机器人，希望能给同样在摸索 AI 落地的朋友一些参考。
客户的问题
客户是一家有固定投标业务的公司。过去，售前人员每天要花 2 到 3 个小时，手动登录多个招标信息网站，筛选、整理、录入 OA 和协作表格，再流转到后续的投标流程。
他们自己也尝试过用 AI 工具来改善，但流程跑不顺，最终找到我们，希望把这套流程真正自动化起来。
我们做了什么
最终我们解决得还不错，为客户指定了 10 个固定的招标信息网站，部署了自动采集程序，每天定时抓取数据，通过企业微信机器人推送到指定群，同时同步写入他们的协作多维表格。
整套流程跑通之后，售前人员不再需要每天盯着这几个网站。
从绩效角度看，这几个网站每天都需要有人检查，以前是必须排班的固定工时。现在这个时间可以用来参与会议、跟进客户、做真正需要判断力的事——而不是盯着网页刷新。
下一步：从"收集信息"到"辅助决策"
我们计划在此基础上加入可投分析：根据公司现有资质，自动判断某个标是否值得购买标书、是否具备投标条件、全网可能的供应商来源有哪些。
管理层不再需要逐条过滤原始数据，而是直接面对已经筛过一遍的结果，把精力放在"要不要重点跟进"这个真正需要人判断的问题上。
我对 AI 落地的一点感悟
做完这个项目，我觉得：AI 给企业带来的最大价值，不是裁员，而是释放。
已有固定业务、需要处理大量重复数据、跟进大量客户、生产大量内容—这类场景用 AI 可以直接实现效率翻倍，员工从执行中解放出来，去做需要判断的事。
销售就应该把时间花在客户身上，而不是每天写报表、整理数据。AI 做好数据处理，人去做只有人能做的事——这才是软件工具最初的价值所在。
遇到遇到的一些困难
交付这类项目，我们几乎相当于客户的 AI 团队——数据对接、系统集成、员工培训、容错机制，每个环节都有摩擦成本。技术跑通和组织跑通，是完全不同的两件事。
更难的是定价。
到底应该按时间成本收费，像传统外包一样？还是按产品逻辑、按交付价值来定价？
我内心更倾向于产品化定价，但现阶段的交付质量完全依赖人工服务来保障，很难脱离"按时间收费"的逻辑。每种方式都有它的问题，我们还在摸索。
如果你是客户或者服务公司，应该怎么来定价？欢迎评论区聊聊。
